Types of Foreign Language Anxiety (FLA) Through Belief About Language Learning Inventory (BALLI): A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This research uncovers the types of Foreign Language Anxiety (FLA) proposed by Horwitz, Elaine K., Horwitz, Michael B., & Joann Cope (1986) felt by students. This research uses instrument of Belief About Language Learning Inventory (BALLI) proposed by Horwitz, Elaine K. (1988) in the form of questionnaire using Guttman scale. It is narrative design of qualitative research. Furthermore, the analysis is completed by thematic analysis passing five steps to draw a conclusion correlated with the respondents’ respond to the questionnaire. The respondents of this research are the university students of Economic Department, Universitas Islam Sumatera Utara (UISU), Indonesia, Academic Year 2022-2023. The research result found that the highest percentage of people who are anxious about language learning is 64%. It focuses on test anxiety, specifically fear of making mistakes, followed by fear of negative evaluation, specifically fear of receiving a low grade (63%). Then it is on test anxiety, specifically feeling inferior (57%) followed by fear of negative evaluation, specifically fear of correction (49%). Finally, communication anxiety: lack of self-confidence ranks fifth (43%) followed by fear of speaking (35%). Because the percentage of test anxiety and fear of negative evaluation is higher than that of communication skill, the researchers conclude that what makes students anxious in learning foreign language (English) is the grammar or structure of the language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».